# Конкурс «AI - спорттех»

## Задание отборочного этапа:
*Мобильное приложение Мой Фитнес собирает физическую активность человека - именно 
здесь можно поучаствовать в соревновании по шагам и тренировкам, наблюдать свой 
физический прогресс, делиться новыми рекордами или планомерно заниматься, выполняя 
норму активности. Данные о шагах и физической активности приходят от внешних вендоров: 
Google Fit, Apple Health, Garmin, Polar и других. Источники Google Fit и Apple Health в том числе 
могут собирать шаги в том числе с шагомера, встроенного в ваш смартфон.*

*Однако в способах “положить” данные активности в смартфон пользователи становятся 
крайне изобретательны. Трясти смартфоном сидя в офисе, закрепить его на маятник в часах с 
кукушкой, привязать к игривой собаке, покатать на игрушечном поезде - что только не делали 
люди, чтобы победить в соревновании по шагам! Продаются даже специальные “качели” для 
накрутки шагов на смартфоне. Ну и конечно же, пользователи устанавливали специальные 
мобильные приложения, имитирующие ходьбу в датчике шагомера. Всех таких пользователей 
называют “читерами”, а накрутку активности “читерством”.*

> Если человек получает победу незаслуженно, в проигрыше остается весь спорт.

*В качестве исходных данных предлагается датасет с обезличенной информацией о шагах 
пользователей приложения (в датасете может присутствовать небольшое количество 
читерской активности) и датасет с выявленной читерской активностью. Цель - разработать алгоритм, 
определяющий вероятность читерства в новых тренировках.*




## Решение задачи отборочного этапа :


### 1) Ссылка на докер-образ:

https://hub.docker.com/layers/dkoppokd/myapp/latest/images/sha256-ddad968b9d063f29f58dfc9e7697df3e4cac1f2506741a7f6de616e5763ddc12?context=repo

____


### 2) Инструкция по сборке докер-образа:

```python
FROM python:3.12.3

FROM tensorflow/tensorflow:latest

# Устанавливаем переменную среды для уровня логирования TensorFlow
ENV TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3

# Устанавливаем рабочую директорию внутри контейнера
WORKDIR /Program

# Копируем все файлы из текущей директории внутрь контейнера
COPY . .

# Устанавливаем зависимости, указанные в requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Команда для запуска скрипта start.py
CMD ["python", "start.py"]
```


### 3) Содержимое файла *requirements.txt* :

```python
absl-py==2.1.0
numpy==1.26.4
pandas==2.2.2
tensorflow==2.16.1
```